因果推論
論文 https://pchandar.github.io/files/papers/Gruson2019.pdf Spotifyの中の人による、オフラインでのレコメンドエンジン評価方法に関する論文。 Off-policy Evaluationの実例を勉強したいな・・と思い、選択。 背景 オフライン評価の問題点は、オンライン…
論文 2023年にPublishされたCausal effect estimationにおけるサーベイ論文を、以下要約。主に、今現在、研究課題となっている部分を中心にPick-up。 arxiv.org 用語の整理 Confounder (交絡因子): TreatmentとOutcomeの両方に影響を与える変数 Counterfactu…
Netflixにおける因果推論の利用例が、以下のBlog記事にまとめられていたので、内容を要約。因果推論の応用先(What)を知るのに役立つ記事。ただ、因果推論をどのように応用したか(How)の部分は、あまり語られておらず。。。以下、一部、文脈からの推測を含め…
Paper Learning Triggers for Heterogeneous Treatment Effects 概要 Causal Tree (https://arxiv.org/abs/1504.01132 , Athey and Imbens 2016)に対して、以下2つの改良を実施。 改良1: 介入が連続値で定義されても大丈夫なように改良。 通常のCausal Tree…
Paper American Economic Association https://www.aeaweb.org/conference/2023/program/paper/4frnFS39 Joseph Cooprider, Shima Nassiri, "The Science of Pricing Experimentation at Amazon", ASSA 2023 Annual Meeting, 2023 Summary 目的 新たに導入す…
Paper arxiv.org Summary Causal Treeを、Random Forestのようにアンサンブル学習とした論文 Recursive partitioning for heterogeneous causal effects ==> 読後メモ - appricot’s diary 前提知識の準備 Sampling without replacement: 非復元抽出。重複を…
最近、Uplift Modelingという単語をよく耳にするので、概要を、ざっくりメモ。間違いなどあれば、お気軽にご指摘ください。 Uplift Modelingとは Xは、各ユーザの属性 Wは、各ユーザに対する介入。例えば、クーポン発行する(1)、しない(0)。 Yは、各ユーザの…
Paper arxiv.org Preparation 決定木（CART) 与えられたデータ（X,Y)について、葉ノードに含まれるデータ(Y)が均質になるように、木を作っていく。 例えば、あるデータを男性、女性に分類するタスクがあったとして、ある葉は男性ばかり、ある葉は女性ばかり…
Paper Causal Inference and Uplift Modeling / A review of the literature https://proceedings.mlr.press/v67/gutierrez17a/gutierrez17a.pdf 概要 定義 Y_i(1) = 顧客iに対する、介入ありの場合の効果 Y_i(0) = 顧客iに対する、介入なしの場合の効果 τ_i…
